一维transformer代码

好的，我会尽力帮助你。一维 transformer 是一种序列模型，它通常用于自然语言处理 (NLP) 任务，如文本分类、机器翻译和语言模型。

这是一个简单的一维 transformer 代码示例，使用 PyTorch 实现：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
  def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers):
    super(Transformer, self).__init__()

    self.input_dim = input_dim
    self.output_dim = output_dim
    self.hidden_dim = hidden_dim
    self.num_layers = num_layers

    # 定义输入层的线性变换
    self.input_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
    # 定义输出层的线性变换
    self.output_linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    # 定义多层 transformer 层
    self.transformer_layers = nn.ModuleList([TransformerLayer(hidden_dim) for _ in range(num_layers)])

  def forward(self, x):
    # 使用输入层的线性变换
    x = self.input_linear(x)
    # 使用多层 transformer 层
    for transformer in self.transformer_layers:
      x = transformer(x)
    # 使用输出层的线性变换
    x = self.output_linear(x)
    return x

class TransformerLayer(nn.Module):
  def __init__(self, hidden_dim):
    super(TransformerLayer, self).__init__()

    self.hidden_dim = hidden_dim

    # 定义多头注意力层
    self.multihead_attention = MultiheadAttention(hidden_dim)
    # 定义前馈神经网络 (FFN) 层
    self.feedforward = Feedforward(hidden_dim)

  def forward(self, x):
    # 使用多头注意力层
    x = self.multihead_attention(x)
    # 使用前馈神经网络 (FFN) 层
    x = self.feed